Спосіб визначення альфа1а-адреноблокуючої активності похідних апорфіну

Спосіб визначення альфа1А-адреноблокуючої активності похідних апорфіну, що здійснюють шляхом проведення квантово-фармакологічних досліджень, який відрізняється тим, що за допомогою комп'ютерної програми розраховують набір квантово-хімічних дескрипторів та обчислюють афінітет даних сполук до альфа1Аадренорецепторів. (19) (21) u200910952 (22) 30.10.2009 (24) 25.12.2009 (46) 25.12.2009, Бюл.№ 24, 2009 р. (72) НЕБЕСНА ТЕТЯНА ЮРІЇВНА, ЧЕКМАН ІВАН СЕРГІЙОВИЧ, БАБІЧ ПАВЛО МИХАЙЛОВИЧ (73) НАЦІОНАЛЬНИЙ МЕДИЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ О.О. БОГОМОЛЬЦЯ 3 вартість. Спосіб здійснювався таким чином: квантовохімічні дослідження проводили для 19 похідних апорфіну (табл.1, Фіг.1). Геометрію молекул оптимізували послідовно методом молекулярної механіки ММ+ та напівемпіричним методом РМЗ. Для всіх досліджень використовували алгоритм Рібера-Полака [6, 7]. Серед досліджених показників заряди на атомах (одиниці заряду електрона, ē); значення дипольного моменту молекул (дебай); енергії вищої зайнятої (ВЗМО) і нижчої вільної (НВМО) молекулярних орбіталей (еВ); абсолютна жорсткість (ή) (еВ), показник ліпофільності, а також загальноенергетичні властивості молекул та топологічні дескриптори (індекс Балабана, індекс Вінера, площа молекулярної поверхні, об'єм, кількість зв'язків, що обертаються та ін.). Показники афінності похідних апорфіну з альфа-1-А-адренорецепторами взяті з літератури [12]. Для статистичного аналізу даних застосовано регресійний аналіз за допомогою програмного засобу ПЗ ПРІАМ [3] (Планування, Регресія та Аналіз Моделей). Аналіз нормальності залишків та побудову статистичних графіків здійснено з використанням програм SPSS 13.0 та MS Excel [2, 4, 5]. У зв'язку з тим, що значення незалежних змінних (квантово-фармакологічних параметрів молекул) є певною мірою закорельованими, то з метою одержання стійкого як відносно структури, так і відносно коефіцієнтів, рівняння регресії в процесі аналізу проведено перетворення вихідних даних (незалежних змінних) - ортогоналізація та нормування. Ортогоналізацію (а також усі інші процедури) виконано за допомогою ПЗ ПРІАМ з використанням ортогональних поліномів Чебишева. Максимальну степінь поліномів Чебишева обмежено степенем 2. Нормування головних ефектів проводилося таким чином, щоб сума квадратів по стовпчику матриці вихідних даних дорівнювала кількості дослідів (тобто сполук). З метою одержання математичної моделі, яка б адекватно описувала досліджувані взаємозв'язки, були проаналізовані усі ефекти попарних взаємодій лінійних ефектів незалежних змінних. Усього, на етапі побудови математичної моделі проаналізовано на предмет їх включення в рівняння регресії 98 головних ефектів та 1225 ефектів взаємодій (всього 1323 ефекти). За допомогою процедури регресійного аналізу одержано наступну багатофакторну математичну модель: ý1=5,9194-1,1116х271,4036х34+0,96176х47х48+0,7666х46х50+0,4375х30, (1) де: х27=6,38446*(Х27+0,0373734); х30=5,38746*(Х30+0,148487); х34=47,4261*(Х34+0,0564796); х46=0,0636783*(Х46-81,7039); х47=0,95*(Х47-9,05263); х48=2690,5*(Х480,000173929); х50=0,00182324*(Х50-1130,53) Відповідність позначень факторів у моделі їх назвам наведено у табл. 2. Так як вихідні дані, що аналізувалися (квантово-хімічні параметри молекул), одержані шляхом обчислювального експерименту без випадкової 46700 4 складової, то при побудові моделі (1) було використано апроксимаційний алгоритм (частку відхилення взято рівній 1%). У табл. 3 наведено результати аналізу адекватності математичної моделі (1). Основні характеристики інформативності моделі (1) наведені у табл. 4. Коефіцієнт множинної 2 детермінації R приблизно дорівнює 0,95. Це означає, що одержана математична модель пояснює понад 95% усієї варіації. Коефіцієнт множинної кореляції для рівняння (1) є також досить високим (0,968) і статистично істотним (р=0,0000). Таким чином одержана математична модель є інформативною за критерієм Фішера. Крім того, за критерієм Бокса-Веца, що дозволяє якісно оцінити ступінь інформативності математичної моделі, її інформативність є доброю. Для побудови структури математичної моделі на основі включених в аналіз головних ефектів та ефектів взаємодії було застосовано дворівневий алгоритм послідовного включення ефектів у математичну модель, що ґрунтується на коефіцієнтах часткової кореляції ефектів, які аналізуються, з відгуком (залежною змінною). Частки участі представлені графічно за допомогою стовпчикової діаграми на Фіг.2. На підставі Фіг.2 можна зробити висновок, що найбільшу силу впливу на показник зв'язування речовини з альфа1Аадренорецептором має заряд на атомі вуглецю С11 (приблизно 55%) та заряд на атомі вуглецю С4 (приблизно 28%). Біля 9% впливу на відгук має ефект взаємодії х47х48 (топологічного діаметру та індексу загальної молекулярної зв'язаності). Вплив усіх інших ефектів на відгук коливається в межах декількох відсотків. Отримана модель (1) свідчить про те, що показник зв'язування речовини з альфа1Аадренорецептором в основному залежить від змі11 4 ни заряду на атомах вуглецю С (Х27) та С (Х34). Графіки часткових рівнянь регресії при умові зміни цих факторів наведені на Фіг.3. На підставі цих графіків можна зробити висновок, що зв'язування досліджених речовин з альфа1Аадренорецептором (адреноблокуюча активність) збільшується при збільшенні значення негативного заряду на атомах С11 та С4. Така залежність може бути зумовлена важливою роллю електростатичної взаємодії між адренорецептором та вказаними атомами похідних апорфіну. Таким чином, існує багатофакторна функціональна залежність афінітету похідних апорфіну до альфа1А-адренорецепторів від зарядів на атомах вуглецю С11, С4, С8 та таких топологічних дескрипторів як сума валентних ступенів, топологічний діаметр, загальна зв'язаність, індекс Вінера, яку можна описати рівнянням (1) у вигляді полінома. Комплексний аналіз якості заявленої корисної моделі дозволяє зробити висновок щодо можливості її застосування для вирішення наукових та практичних задач. Джерела інформації: 1. Головенко М.Я. Фізико-хімічна фармакологія: Монографія. - Одеса: Астропринт, 2004. - 720 с. 2. Иванов Г.А., Турбин А.Ф. Статистические 5 46700 методы восстановления истинной зависимости по опытным данным. - К.: Знание, 1986. - 22 с. 3. Лапач С.Н., Радченко С.Г., Бабич П.Н. Планирование, регрессия и анализ моделей PRIAM (ПРИАМ). SCMC-90; 325, 660, 668 // Каталог. Программные продукты Украины. Catalog. Sofware of Ukraine. - К.: СП «Текнор», 1993. - с. 24-27. 4. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистика в науке и бизнесе. - К.: МОРИОН, 2002. - 640 с. 5. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. - К.: МОРИОН, 2000. - 320 с. 6. Небесна Т.Ю., Чекман I.C. Дослідження квантово-хімічних властивостей бетаадреноблокаторів - атенололу, метопрололу, пропранололу // Науковий вісник Національного медичного університету ім. О.О. Богомольця. - №4. 2006. - с. 79-86. 7. Соловьев М.Е., Соловьев М.М. Компьютерная химия. - М.: Солон-пресс, 2005. - с. 175-185. 8. Чекман И.С. Биохимическая фармакодинамика. - К.: Здоров'я, 1991. - 201 с. 9. Atanasova М., Uieva S., Galabov В. QSAR analysis of 1,4-dihydro-4-oxo-1-(2-thiazolyl)-1,8naphthyridines with anticancer activity // Eur. J. Med. Chem. - 2007. - №42, Vol. 9. - P. 1184-1192. 10. Eric S., Solmajer Т., Zupan J. Quantitative structure-activity relationships of α1 adrenergic antagonists //J. Моl. Model. - 2004. - №2, Vol. 10. - P. 139-150. 6 11. Hu Q.N., Liang Y.Z., Fang K.T. The matrix expression, topological index and atomic attribute of molecular topological structure. // J. Data Sci. - 2003. - №1. - P. 361-389. 12. Ivorra M., Valiente M., Martinez S. at al. 8NH2-Boldine, an antagonist of alpha-1A and alpha-1B adrenoreceptor without affinity for the alpha-1Dsubtype: structural requirements for aporphines at alpha1-adrenoreceptor subtypes. // Planta Med. 2005. - №71. - P. 897-903. 13. Kinsella G.K., Rozas I., Watson G.W. Modelling the interaction of catecholamines with the alpha1A-adrenoreceptor towards a ligand-induced receptor structure // J. Соmр. Моl. Design. - 2005. №19. - P. 357-367. 14. Lagunin A.A., Filimonov D.A., Poroikov V.V. Computer-aided search for potential drugs exhibiting a combined antihypertensive effect // Pharm. Chem. J. - 2001. - №7, Vol. 35. - P. 1573-1580. 15. Liu H., Gramatica P. QSAR study of selective ligands for the thyroid hormone receptor beta // Bioorg. Med. Chem. - 2007. - №15, Vol. 15. - P. 5251-61. 16. Singh J., Shaik В., Singh S. QSAR studies on the activation of the human carbonic anhydrase cytosolic isoforms I and II and secretory isozyme VI with amino acids and amines // Bioorg. Med. Chem. 2007. - №15, Vol. 20. - P. 6501-9. 17. Stanton D.T. On the physical interpretation of QSAR models. // J. Chem. Inf. Comput. Sci. - 2003. №43. - P. 1423-1433. Таблиця 1 Похідні апорфіну, досліджені в роботі № сполуки 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Назва сполуки Норапоморфин Апоморфин N-Пропілнорапоморфін Апокодеін MDO-Апоморфін MDO-NPA 2,10,11Тригідроксіапорфін Бульбокапнін Глауцин 3-Вr-Глауцин 3,8-ди-СІ-глауцин Болдин 3-Вr-болдин 3-СІ-болдин 3-І-болдин 3,8-ди-Вr-болдин 3,8-ди-СІ-болдин 8-NН2-болдин NО-болдин а1А (рКі) 4,39 4,59 4,87 4,7 6,55 7,04 R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н СН3 С3Н7 СН3 СН3 С3Н7 Н Н Н Н Н Н ОН ОН ОН ОСН3 О-CН2О-CН2 ОН ОН ОН ОН -О -О Н Н Н Н Н Н 5,31 Н ОН Н СН3 Н ОН ОН Н 5,97 5,79 6,57 6,38 6,3 7,12 7,2 6,75 6,89 6,98 6,37 4,98 О-СН2ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 -O ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОН ОН ОН ОН ОН ОН ОН ОН Н Н Вr Сl Н Вr Сl І Вr Сl Н Н СН3 СН3 СН3 СНз СН3 СН3 СН3 СН3 СН3 СН3 СН3 СН3 Н ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОН ОН ОН ОН ОН ОН ОН ОН ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОСН3 ОН Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Н Сl Н Н Н Н Вr Сl NH2 NO 7 46700 8 Таблиця 2 Відповідність позначень факторів у моделі (1) їх назвам Позначення у моделі (1) х21 х30 х34 х46 х47 х48 х50 ý1 Назва фактора 11 Заряд на атомі вуглецю С Заряд на атомі вуглецю С8 Заряд на атомі вуглецю С4 Сума валентних ступенів (total valence degree) Топологічний діаметр (topological diameter) Індекс загальної молекулярної зв'язаності (total connectivity) Індекс Вінера а1А (рКі) (показник зв'язування речовини з альфа-1-А-адренорецептором) Таблица 3 Аналіз адекватності моделі (1) Статистичний показник Залишкова дисперсія Дисперсія відтворення* Розраховане значення F-критерію Рівень значущості, α Кількість степенів свободи Критичне значення F-критерію (0,05; 5; 13) для аналізу адекватності при відсутності повторних дослідів [5] Стандартна похибка оцінювання Стандартна похибка оцінювання з урахування степенів свободи Рішення щодо адекватності моделі Значення 0,0403207 0,00364752 22,2779 0,05 1=5; 2=13 1,56262 0,247782 0,280959 Адекватна * Дисперсія відтворення формально обчислена на підставі заданого допустимого відсотка відхилення. Таблиця 4 Основні характеристики інформативності моделі (1) Статистичний показник Коефіцієнт множинної детермінації R2 Кількість ефектів, що введені у рівняння регресії Коефіцієнт множинної кореляції R Коефіцієнт множинної кореляції, скорегований з урахуванням степенів свободи F-відношення для R Рівень значущості, α Число степенів свободи Критичне значення F-критерію Досягнутий рівень значущості (р-значення) для F-критерію Висновок щодо інформативності моделі (1) Значення критерію Бокса-Веца для інформативності Висновок щодо інформативності моделі (1) за критерієм Бокс-Веца Значення 0,950636 6 0,967746 0,967746 50,0702 0,05 =5; 2=13 1 3,02544 0,0000 Інформативна 3 Добра 9 46700 10 11 Комп’ютерна верстка А. Крулевський 46700 Підписне 12 Тираж 28 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601